昨日、とある大学でデータについてのお話をする機会がありました。学生にあまり難しいデータの話をしてもなぁ、と思い何かわかりやすい材料がないか考えていたところ、自分の体重のデータが使えるのではないかと思いました。

私は5年前に胃がん手術をしており、手術後からほぼ毎日体重を量ることを日課にしてきました。5年分もあれば何か傾向もあるだろうということです。ちなみに私が体重の記録に使っていたのは、

シンプルダイエット　http://simpleweight.net/ja/

です。

本当にシンプルで、毎日体重を入力するだけ。アプリ上でもグラフが見えるので、変化がわかりやすいのですが、データのエクスポートもできるので、今回はそのエクスポートしたデータを使って分析しています。実はうまくエクスポートができなったのですが、ご連絡をしたところすぐに対応していただいて、もう感謝しかありません！

【なんでデータが大事なの？】

さて、体重の前に、そもそもなんでデータが大事なのかという話を大学生にしなくてはなりません。なのでちょっと整理をしてみました。しばらくお付き合いください。

なんでデータを使うのかと言えば、データがあったほうが「より多くの人に納得してもらえる」からです。論理とデータがそろうと聞いている人の頭に「！」が見えてきます。データがあっても論理がしっかりしていなければ説明できない難しいものになってしまいます。また、どんなに論理がしっかりしていても、データがなければなかなか信じてもらえません。論理もデータもなければ、「バカなの？」と言われて終わりでしょう。

我々がデータを集め、論理を使って説明しようとするのは何かのアクションを行ってもらうためです。データを集めることは、必ず何かのアクションに繋がっています。

意味のあるものないものあわせてたくさんの量のデータを集めます。集めたデータをある視点から整理し意味のある「情報」にします。整理した情報を分析し、そこに何らかの傾向や特徴、意味などの発見をします。その発見に基づいて、人間が判断をし、何らかの行動を起こすわけです。

データを集めるだけではなく、そこにどのような視点を持って整理していくのかが大事だと思うのです。AIだなんだと言う前にまずは、この流れがわかっていないといけないのだと思います。

【5年分も集めりゃ体重だっていいデータになるよ】

さて、体重の話。上記の例を当てはめるとまず5年分の体重データ、これがDataになります。なかりばらつきの大きなデータですが、手術の1年後に最も体重が減り（なんと59キロ！）、その後回復基調にあるのがわかりますよね。あとはなんか山谷が定期的に現れている感じがしませんか。自分でもなんか冬は体重が増えるなぁという季節性があるような気がするんです。

では、季節性を見てみましょう。これが「季節」という視点で整理するInformationです。

まずは、月別にしてみます。

なんか9月が低そうな感じがしますが、さっきははっきり見えた傾向がみえなくなってしまいました。データの単位を月にしたせいでしょうか。

では、週別でみてみます。

グラフとしてはこの方が変化が見やすいですね。とはいえまだだいぶばらついています。手術直後から2014年にかけては体重が増加して行く過程なので、このデータを外してみましょう。

だいぶ傾向が見やすくなりました。2015年も外してもいい感じもしますが、とりあえずこのデータを使ってもう少し傾向がわかりやすくなるようにそれぞれの年の平均を１としたINDEXに変えて、3年半分の合計で作ったINDEXを赤い太線でいれました。

これを見ると、毎年5がつのGW（19週）あたりが一番体重が重くなり、9月の末（40週）あたりまでだんだん減っていくのがわかります。GWのあと急激に下がっていくのは、私が本庄ー早稲田100kmハイク（毎年5月中旬に開催）に参加している影響だと思われます。

変動幅は、上下2％なのでそれほど大きな変動には見えませんが、季節ごとの動きもかなり安定しています。これを見ていれば、体重を量って、同時期の平均と比べることができて、体調管理にはとても便利になりますね。私の場合は、体重を安定させることがとても大事なので、自分の体重の季節性を知ることができて、毎日の食事や運動の目安になりますし、平均よりも乖離が大きければ、何かの体調の変化をしるきっかけになります。

これは私ひとりのデータですが、みんながアプリで記録していれば相当量のデータになって、性別、年齢別、身長別など様々な視点でみることができますよね。シンプルダイエットさん、個人情報扱いが大変かもしれませんが、利用者の皆さんのデータを集めたら、もっとみんなダイエットに励むかもしれませんよ。みんな他人と比べるのは大好きですからね。

私も先日、ZOZOスーツが届きました。アプリには計測した私の身体の大きさにを平均値と比べるという表示の仕方があって大変気になりました。走っているせいか、下半身は太めです。

あれ、違う。私の太ももの話ではない。私の体重だ。

とはいえ、私ひとりの体重だけみていてもなんだかな、なので、世の中の動向を見てみます。

「ダイエット」の検索ボリュームを見てみると、やはりGWにぐっと上がります。やはり夏に向けてみんな痩せようと思うんでしょうね。ダイエットだと女性が多く検索するような気がしますので、「筋トレ」も調べてみます。

「筋トレ」は毎年検索ボリュームが増えてます。なんでこんなに増えているでしょう。みんなそんなに筋トレしたいのか？さて、5年分の平均をとると6月に一番増えるようで、こちらも夏に向けて6パックを皆さん目指すのでしょうか。

私の体重だけではなく、検索ボリュームの動向を合わせて見ても5月頃がどうも体重のピークでそこから、暑くなって食欲も落ちるのか、代謝が増えるのか、はたまたダイエットしてるのか、筋トレしてるのか秋に向けて体重は減っていくようです。

どうでしょうか。たかが毎日の体重の記録ですが、5年分もみてみるとデータを整理して特徴を発見していく過程がわかりやすく説明できたような気がします。

さて、あなたはこのデータの分析からのinsightで何をアクションしますか？

タイトルが日本語になってしまったが、神社の名前なので仕方ない。実は私は学生時代、趣味で考古学を勉強しており、歴史も大好きだ。神社関係も興味があり、旅行に行けば各地の神社へのお参りは欠かさない。

Axivalは虎ノ門ヒルズの近くにある。会社の向かい側は東急インというホテルだが、その裏側には愛宕山が控えている。愛宕山は、標高25.7Mで23区内の自然の山としては最も高いそうである。江戸時代は、360度の展望が開けていたのであろうが、現在は周りを高いビルに囲まれてこんもりと森が見えるだけになっている。

これはAxivalの入っているビルの屋上から撮影した愛宕山。とても都内で一番高い山には見えない。この愛宕山山頂には、愛宕神社とNHK放送博物館がある。NHKのラジオ放送発祥の地としても知られている。

愛宕神社は徳川家康が江戸築城にあたり、防火の神として京都の愛宕神社から勧請してきたものだ。江戸時代から景観のよいところとして人気のあった場所だったそうなので、江戸市中の見張りには良い場所だったのだろう。

愛宕神社にお参りするためには、かなり急な石段を登る必要がある。「出世の石段」と呼ばれる石段で、「徳川秀忠の三回忌として増上寺参拝の帰り、徳川家光が山上にある梅が咲いているのを見て、「梅の枝を馬で取ってくる者はいないか」と言ったところ、讃岐丸亀藩の家臣（曲垣平九郎）が見事馬で石段を駆け上がって枝を取ってくることに成功し、その者は馬術の名人として全国にその名を轟かせた、という逸話から来ている（ウィキペディアより）」そうだ。なぜ徳川家の家臣でもない讃岐丸亀藩の家臣がその馬にいたのだろう？まあ、それはさておいて、この石段本当に急である。

階段をようやく登り切ると、ようやく神社だ。思ったよりは広くない。徳川家が勧請しただけあって、葵のご紋だらけだ。

おみくじをひいたところ大吉だった。商売は「あせっては損する」だそうなので、じっくりとやっていきたい。

皆様もAxivalにお立ち寄りの際は、お向かいの愛宕神社へのお参りされてはいかがだろうか。

愛宕神社

http://www.atago-jinja.com/

虎ノ門周辺にはほかにもわたしが子供の頃によく遊んだ金刀比羅神社や西久保八幡神社もある。神社めぐりは好きなのでまたお参りに行こうと思う。

2005年にスティーブン・ジョブスがスタンフォードで行ったスピーチの一説だ。

you can’t connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards. So you have to trust that the dots will somehow connect in your future. You have to trust in something — your gut, destiny, life, karma, whatever. This approach has never let me down, and it has made all the difference in my life.

将来を見越して点をつなぐことはできない。振り返ってつなぐことだけだ。将来何かの形で点がつながると信じることだ。・・・・・

今度立ち上げた会社の業務範囲を考えていると、自分の過去の仕事を繋げていまの仕事ができているんだなぁと、思った。

自分の経験してきた仕事のひとつひとつの点はどこかで今の仕事に繋がっている。例えば、自分が雑誌部という部署ではなく、新人の希望していたマーケティングの部署に配属になっていればきっとメディアプランという仕事には繋がらなかっただろう。
同じメディア部門でも、テレビや新聞に比べると、媒体社の数も多くセールスをするのが大変だった雑誌媒体だからこそ、その特徴を見せやすくするためにデータを使った。データを扱うためにコンピュータを勉強し、様々な調査データを扱うことになった。そこで、他の媒体と比較するという形でメディアプランニングという考え方に出会った。

メディアプランを考えるということは、結果を評価するための調査をすることもしなければならず、調査の勉強もした。

結果、メディアと調査とコンピュータという点がつながることで今の私の仕事ができあがっている。

自分が何かに興味を持つということは、過去に興味を持ったものとつながる可能性が高い、いやつなげやすいものなのだろう。自分の興味や関心を信じていることで、点はつながっていく。

興味関心ということなら、大学時代に「趣味で」やっていた考古学の勉強は、今の仕事に強く結びついている。

土器の接合というのをご存じだろうか？発掘現場から出土した土器の破片をきれいに洗い、似たものを探し出して一つの土器を作りあげていく作業だ。何種類ものジグソーパズルをいっぺんにばらまいて、そこから組み合わせを探すようなものだ。

私はこの作業が得意だった。他の人よりも早く土器の山の中からくっつく土器を見つけ出し組み上げることができた。たくさんの破片から特徴の似たものを見つけ出すにはコツがいる。細部にとらわれず、全体の色や曲がり具合などの大きな特徴を見つけ出すことだ。土器は工業製品ではないのでひとつひとつ大きさも色もまちまちだ。しかし、全体としては大きなデザインの傾向。土器の形式というものがある。その特徴を頭に入れておけば細部は異なっても似ている土器の破片を見つけ出すことはできるのだ。

この話を先生としたところ、先生に言われたのは「分類というのは分けることじゃない。まとめることだよ」と言われた。そう、「分類」とは「分ける」という字を使っているが、「分ける」ことではなく、同じ特徴を見つけ出して「まとめる」ことが分類なのだ。

さて、この話がどこにつながっているかといえば、私たちがコミュニケーションのターゲットを決めるときに使う手法もこれと同じだ。ひとりひとりは違う人たちをある共通項を見つけ出すことでグループにまとめていく手法、クラスター分析だ。

ある共通項を見いだすことで、たくさんの人の中からまとまりを持った人たちを見つけ出すことができる。ほら、土器の接合と同じじゃないですか？私はターゲットの人たちを見るときもこの「分類」という土器の接合の時に習った概念を常に思い出して使っています。

Connecting the Dots